面条品质的主成分分析(传网上的)

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1、面条品质的主成分分析主成分分析(PrimaryComponentAnalysis)主要是通过降维过程，将多个相关联的数值转化为少数几个互不相关的综合指标的统计方法，即用较少的指标来代替和综合反映原来较多的信息，这些综合后的指标就是原来多指标的主要成分。主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。然而，在这类多指标统计分析问题中，各指标之间信息往往重叠，相互影响、相互牵连，关系很复杂，这给统计分析工作带来很大困难。这种情况下，借助于主成分分析可对所研究的对象进行简化，即把原来较多的

2、指标简化为少数几个既互不相关又能综合反映原来多指标所提供信息的主要部分的新的综合指标。这些新的综合指标称为原来指标的主成分(或主分量)，并且，按照其所含原数据信息的大小依次称为第1主成分，第2主成分……一般情况下，假设原样品有p个指标变量，如果样品之间的差异能由p个变量的m(mWp)个主成分来简化概括，那么我们就能用in个主成分来代替原来的p个变量，进而从整体角度考虑对多指标问题进行分析，以达到简化系统结构、抓住问题实质的目的。主成分分析的步骤：①原始数据标准化，SPSS有专门的处理技术；②求出样本的相关矩阵(或协方差矩阵)；③计算其特征值及相应的标准特征向量；④计算

3、主成分贡献率及累积贡献率；⑤求出主成分载荷并确定主成分个数；⑥结合实际问题，进行主成分分析计算结果的解释、讨论与推断。1、原始数据-变量视图2.原始数据•数据视图1616787414717.419.2414.08.08.5223.661717848.717.721.321.9434.56.07.4016.891818788417.521.121.9444.44.08.5617.1519198.78.918.021.620.84.54.64.08.6732.8320208.08717.822.621.74.44.42.06.9828.1821218.58.516.720

4、.021.14.34.36.07.0117.162222808617.320.321.6444.34,08.6725.982323878716.619.721.9434.36.07.9919.6824248.78.717.420.721.94.34.38.08.3019.5225258.78715.818.321.54.44.46.08.2522.2226268.08.517.219.721.34.24.34.08.5218.492727888918.920.622.4444.46.08.7730.582828828616.521.121.9444.44.06.072

5、1.0629298.58.317.819.120.34.94.38.08.3723.6430--・・--・・・--4I>OO.gK伯0.08K/S住*3.SPSS实现•降维•因子分析4、SPSS实现•因子分析：描述统计0SPSS原始数長・sav[数据集9]・SPSSStatistics数振镰输器

6、O「回冠丈4(D编臭(B«S(V)数据迤)线檢(J)分折®图形念)实用测辿斛加內客(Q@n(W)幣助国自回0?舛百曲韶丕囲勺1:梅品10可恥的朕条军x8煞煮损失x9延伸率0026272818242516171?2021Z23園因子分析:拉述统计统计fl□单述性(①[?:艮始分

7、折结果①相关矩阵[/系数©□s-ffitt水平(1)E行列式◎匚逆樑型(吵□w±(r)E反映支(&□少0和Bartlett的逮形度檢脸(K)袴助293028298.2858.68316.517821.119121.92034.44.98.08.5223.666.07.4016.894.085617154.08.6732.832.069828186.07.0117.164.086725986.07.9919.688.08.3019.526.082522224.08.5218.496.087730584.06.0721.068.08372364数帽＜£田5、SPSS实现-

8、因子分析：抽取6.SPSS输出实验结果6.1相关矩阵(CorrelationMatrix)相吴矩阵色泽xl表观x2适口性x3韧性x4黏性x5光澄性尬食味x7自然断条率x8蒸君损失x9延忡率x10拉断力X11拉忡强度X12蒸考断条率X13最佳蒸者:时间xl4相矣色泽xl1.000.569.405・・017.353.467.391.215•233.012-.250-.240-.039表观x2.5691.000.556.464.645.454-593・.365.045.226.031.042-.586.181适口性.405.5561.000.469.548